Nov, 2023

基于事件的单帧连续彩色视频解压

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TL;DR使用事件相机生成连续视频，通过与单一静态彩色图像配对的事件，结合连续的远距离运动建模和基于特征平面综合神经集成模型，实现任意时间帧的预测，从而高效地解决高速运动捕捉问题。
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发现论文，激发创造
  • 事件相机实现高速和高动态范围视频

    本文提出了一种使用循环网络从事件流中直接学习重建图像的方法，并在此基础上扩展到从事件流合成彩色图像的方法，实验证明该网络在处理高速现象和挑战性照明条件下具有较好的图像质量和高动态范围重建，并作为事件数据的中间表示进行了分类和视觉惯性积分导航等应用。

    Jun, 2019

  • 使用事件相机进行连续时间强度估计

    提出了一种异步滤波器，可以将事件摄像机从高速、高动态范围数据中提取的局部时间对比信息，与传统摄像机从低频参考强度信息中提取的信息相融合，以形成一个单一的高时空分辨率图像状态，证明该算法优于现有状态的方法。

    Nov, 2018

  • 重新审视基于事件的视频帧插值

    利用动态视觉传感器或事件相机进行视频帧插值，结合 RGB 信息的事件引导光流细化策略和分阶段的中间帧合成策略，可以获得比先前的视频帧插值方法更可靠和更真实的中间帧结果。

    Jul, 2023

  • CED: 基于颜色事件相机的数据集

    本文介绍和发布了第一个彩色事件相机数据集 (CED)，包含了 50 分钟的室内和室外场景，同时介绍了颜色事件的仿真、基于三种现有的图像重建方法的事件重建，以及作为视觉应用的连续 HDR 彩色视频相机的可视化。

    Apr, 2019

  • 从事件相机到视频：将现代计算机视觉引入事件相机

    研究使用成熟的计算机视觉技术对从事件数据中重建的视频进行对象分类和图像重建，从而充分发挥事件相机的优异特性。

    Apr, 2019

  • 事件摄像头的连续时间视觉惯性里程计

    本文提出了一种基于连续时间表征的事件相机视觉惯性导航融合方法，并证明了该方法在准确性和适用性上优于当前最先进的事件相机视觉导航方法。

    Feb, 2017

  • 基于事件的动态模糊矫正学习

    本文提出了一种基于事件相机的深度学习方法，通过卷积循环神经网络和可微分方向事件过滤模块整合全局和局部尺度的视觉和时态知识，提取边界先验信息，从而达到了恢复运动模糊图像的最佳质量，适用于真实世界的运动模糊问题。

    Apr, 2020

  • 基于运动补偿的事件驱动运动分割

    本研究提出了第一种基于事件相机的感知运动信息分割方法，通过建立在事件感应技术和运动补偿上的目标函数联合估计事件 - 目标关联，从而实现了场景中的独立运动目标分割和运动参数估计，并在公共数据集上取得了比最新技术研究成果高达 10% 的有效结果。同时，我们还首次量化评估了运动分割算法，达到了大约 90% 的准确度。

    Apr, 2019

  • 通用事件边界检测的端到端压缩视频表示学习

    该研究提出了一种基于压缩视频表示学习的端到端事件边界检测新方法，该方法利用压缩域中的丰富信息进行特征提取和边界检测，并在 Kinetics-GEBD 数据集上进行了广泛的实验，取得了与最先进方法相当的结果，并具有更快的运行速度。

    Mar, 2022

  • 室外场景：面向复杂场景的动态事件分割的普适化

    本文介绍了一种基于事件相机的运动分割方法，可以成功应用于复杂的大规模室外环境，采用创新的分而治之流程结合状态理解模块和光流模块，以及基于 Transformer 的时间关注模块进行运动分割，在经典的室内 EV-IMO 基准测试和基于 DSEC 事件数据集的新生成的动态分割和跟踪基准测试中取得了最新的最佳表现。

    Mar, 2024